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Enregistrement W139605025 · doi:10.1096/fasebj.22.1_supplement.807.10

Why does a defect in choline kinase beta cause muscular dystrophy in mice?

2008· article· en· W139605025 sur OpenAlexaffabout
Gengshu Wu, Dennis Vance

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMuscular dystrophyPhosphocholineSkeletal muscleEndocrinologyInternal medicineBiologyDuchenne muscular dystrophyPhosphatidylcholineMedicineBiochemistryPhospholipid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscular dystrophies (MD) are a group of more than 30 genetic diseases characterized by progressive weakness and degeneration of the skeletal muscles. There is no specific treatment to stop or reverse any form of MD due to limited knowledge. We recently uncovered a natural mutation (rmd) in the Chkb gene that resulted in a complete loss of choline kinase (CK) activity in skeletal muscle, and the mice developed severe and progressive hindlimb MD. It is the first demonstration of a defect in a phospholipid biosynthetic enzyme causing MD. Why does muscular dystrophy occur? We observed decreased phosphatidylcholine (PC)/phosphatidylethanolamine (PE) ratio both in hindlimb muscle and in mitochondria associated with sarcolemmal integrity and megamitochondria formation. Decreased PC level is due to three factors: down‐regulated CTP:phosphocholine cytidylyltransferase (CT) activity, the rate‐limiting enzyme for PC biosynthesis; increased PC turnover due to increased phospholipase activity, and a limited source of phosphocholine in Chkb −/– mice. In vivo experiments further demonstrated that the incorporation ability of 3 H‐choline into PC was significantly decreased in affected muscle. Decreased regeneration ability of Chkb −/– mice may also contribute to muscular dystrophy. In affected muscle there was increased expression of myostatin and decreased proliferating cell nuclear antigen (PCNA). This research was supported by a grant from Alberta Heritage Foundation for Medical Research and Canadian Institutes of Health Research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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